前瞻布局,老牌科技企业以人工智能引领行业发

前瞻布局,老牌科技企业以人工智能引领行业发

时间:2020-03-20 09:24 作者:admin 点击:
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根据科技部新一代人工智能发展研究中心等国内外十余家机构编写发布的《中国新一代人工智能发展报告2019》,近年来人工智能对科技、产业和社会变革的巨大潜力正在得到全球更加广泛的认同,各国人工智能战略布局进一步升级,人工智能正在从少数大国关注走向全球布局的新态势。

而2020年将是人工智能发展激动人心的一年。在消费市场以外,人工智能的应用会为更多的商用领域带来质的飞跃,大力促进经济和社会发展,释放人类的巨大潜力。目前,通过先进技术、海量数据与广阔落地场景的结合,中国的人工智能正在蓬勃发展。截至2019年,中国人工智能专利申请量累计44万余件,居世界首位,中国各大科技企业在其中的贡献功不可没。

前瞻布局,老牌科技企业以人工智能引领行业发展

作为中国老牌科技企业的联想,在人工智能领域已经形成了从研发、到落地、再反哺研发的完整布局。2017年,联想研究院正式成立人工智能实验室,德国人工智能研究中心技术领袖徐飞玉博士加盟联想,作为副总裁负责研发工作。经过两年多来的发展,联想研究院人工智能实验室从30余人发展至200余人,女性员工约占30%,毕业于全球92所不同的高等院校。

目前,人工智能的研究与开发已经渗透进联想所有的业务。联想的 3S 战略 智能物联网(Smart IoT)、智能基础架构(Smart Infrastructure)和行业智能(Smart Vertical)中,每一个 智能 都与AI密不可分。在人工智能蓬勃发展的浪潮中,联想研究院人工智能实验室作为联想在该领域探索前进的重要力量,在技术研发和产品落地上都做出了重要贡献,以不断的创新与突破,助力联想引领各行各业的智能化变革。

多场景落地,联想人工智能发展成果显著

掌握了人工智能便掌握了未来科技行业发展的制高点,而大企业发展人工智能的关键则是拥有明确的定位和发展方向。联想研究院人工智能实验室以务实为导向,已经在商用领域取得了可观的成绩,并建立了一定的领先优势。目前该实验室覆盖的研究领域包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉、机器学习及AI超算平台、AI训练平台及AI开放创新平台等。这些技术可以优化联想集团整体业务的开发和管理流程,提高效率;同时也能赋予消费级设备更好的人机交互能力,满足用户的需求。这其中,最能体现联想人工实验室研发水平和应用能力的产品与解决方案主要为以下几项:

LiCO:联想自主研发的LiCO人工智能超算平台是基于超算集群的一站式解决方案,其功能包括计算机集群管理、集群监控、作业调度管理、集群用户管理、账户管理、文件系统管理等,最大作用就是方便工程师们开发出更多更好的算法。LiCO平台支持人脸识别、深度学习和自然语言等一系列人工智能产品及解决方案,并且包含了目前应用最多的多种深度学习框架。用户可以基于 LiCO 平台直接编写自己的算法,调用 LiCO 平台中的函数库和软件包进行训练学习,省去多种深度学习框架的安装和部署等繁琐步骤。

智能客服系统MOLI:智能客服系统MOLI由联想自然语言处理团队研发,作为多模态、多语言、多媒体智能交互机器人,目前MOLI已服务于联想全球手机和PC等各种产品,覆盖超过85%的业务范围,提供中文、英文、日文、西班牙、葡萄牙语服务,并实现了7 24小时全天在线,为客户提供高效率高质量的服务。目前,MOLI的端对端理解率超过85%,问题解决率达到60%,用户满意度到达65%,这个数字已经接近人工。

无人商店:2018年10月底,联想宣布自己的首家AI无人店 联想来酷无人店正式开业,强势入局无人零售。联想来酷无人店使用了联想领先的人脸识别技术,识别准确率超过99.5%,可在0.2秒内快速识别人脸,使用户能够快速通过闸机,进店购物,提供不排队、无收银、无等待的购物体验。来酷无人店有效地整合人工智能、大数据、IoT技术,并利用移动互联网的便利性,打造了一整套端对端的解决方案。

人工智能排产方案:全球每售出8台笔记本电脑就有1台来自联想旗下的合肥生产基地联宝科技,联想研究院人工智能实验室针对其庞大的生产排程问题,打造了使用多交互增强学习优化网络和基于注意力机制的最优化网络的人工智能排产方案,可以模拟多变的生产环境,自动寻找最佳排产策略。在制造企业最关注的产品数、订单数、订单交期满足率和产能合理利用率四个指标上,人工智能算法相比人工排产均有明显提升,排产耗时也大幅减少,从原来的每天6小时缩短到1.5分钟,生产效率也获得了16%的提升。而且随着数据的积累和模型的训练,智能排产模型的能力还会进一步提高。

智慧物流系统:这个基于机器学习的方案核心目标是通过优化配送路径,助力联想城市配送中心降低运营成本,提升服务质量。据最新调查统计,末端配送成本占端到端物流总成本的比例高达41%,可优化空间巨大。最后一公里的服务质量也直接决定了用户体验。高达84%的客户表示,令人沮丧的末端配送体验,让他们放弃再次选择购买相关产品或服务。与智能排产类似,末端配送的优化也是一个典型的运筹学问题。为了应对这一挑战,机器学习团队对联想北京配送中心的业务现状进行了调研和梳理,综合考虑产品数量、种类、运单数量、体积以及配送地址、客户类型、服务时长等多种因素,通过强化学习建立图深度网络模型,挖掘出 订单-客户-路线 之间的复杂关系,动态生成了一套智能调度方案。与人工派车方案相比,智慧物流系统可有效降低运输里程44.1%和平均用时42.9%,提升车辆装载率32.6%,减少车次46.0%。从而在提升配送服务水平和客户体验的同时,极大的降低了运力成本。

智能服务备件预测:联想人工智能实验室的另一款明星产品是由机器学习团队打造的智能服务备件。它的核心目标是预测联想售后服务站对产品备件的需求,并实现提前采购,提前调度,提前在离用户最近的服务站备货,在用户的产品发生故障以前就感知到需求,这样当需求真正发生时就能以最快的速度完成对用户备件的更换,最大化用户满意度,同时也能平衡企业的库存成本。

生产线瑕疵检查:联想人工智能实验室位于深圳的图像识别技术团队与全球工程团队共同打造了可以应用在笔记本电脑生产线上的屏幕良品率检查方案。该方案突破了屏幕缺陷多样性、不确定性的挑战,用软硬件紧密结合的人工智能方案,实现了精准且量化地检测屏幕缺陷,从而解放人工,使效率提高30%以上。目前该方案已经部署在联想深圳工厂的产线上,并正逐步部署在更多笔记本产线上。联想武汉生产基地也在产线上布置了联想人工智能实验室的装配检测方案,可以有效检测零件尺寸不匹配、安装不到位、缺失、偏移的问题。

同时,联想人工智能实验室近期多次获得相关领域国际大奖及荣誉:

2018-2019年,联想人工智能实验室荣获两项最佳论文:在自然语言处理与中文计算国际会议NLPCC2018上,论文 Question Answering for Technical Customer Support 获得最佳论文奖,这是自然语言处理领域方面中国最顶级奖项;在区块链基础与应用国际研讨会FAB 2019上,论文《基于区块链的分布式模型训练》 BDML: Blockchain-based Distributed Machine Learning for Model Training and Evolution 被评选为唯一最佳论文。

在2019年9月初结束的2019世界人工智能大会(WAIC)黑客马拉松中,联想人工智能实验室作为智能算力平台组的参赛团队,在自动自然语言理解(AutoNLP)赛道中首秀即获得了决赛二等奖 (第二名)的佳绩。

2019年9月,联想人工智能团队在全国知识图谱与计算大会上取得了 人物关系抽取比赛 的第一名,以及 短文本实体链指比赛 的第二名。

2019年9月底闭幕的国际语音盛会Interspeech2019上,联想人工智能实验室语音团队和昆山杜克大学的DKU-LENOVO联合系统在今年的副语言语音属性评测中(ComParE2019,The Interspeech 2019 Computational Paralinguistics ChallengE )夺得冠军。

面向未来,联想人工智能创新生态激发更大潜力

作为领跑全球PC市场,并在智能物联网、智能基础架构、行业智能等领域均取得佳绩的世界500强企业,联想已经形成了人工智能的创新生态,即通过学术合作,将专业知识和技术传导至人工智能实验室,充分利用联想业务获取的大量数据进行相关研究并部署到联想云上,并向商业合作伙伴提供智能设备、智能云和智能服务等;同时,与业务伙伴合作所获得的数据,又能反哺联想人工智能的研究,形成正向良性循环。

联想集团董事长兼CEO杨元庆曾说: 对于人工智能,想象,是它唯一的边界。 如今,全面进军人工智能的联想已经在不断拓宽人类想象力的路上走在了前列。未来,随着5G的全面普及以及物联网等技术的进一步完善,联想必将激发科技更深层次的潜力,为社会发展创造更大的动能。